一种基于自适应颜色增强的织物数据增强方法

本发明公开了一种基于自适应颜色增强的织物数据增强方法，包括如下步骤：1)构建数据集：采集疵点图像，对其进行预处理，标识疵点图像的疵点类别，构建数据集，并按预设比例将其划分为训练集、验证集和测试集；2)数据增强：利用遗传算法分别对数据集中各类疵点图像的RGB颜色权重参数进行优化，生成各类疵点图像颜色增强后的图像集；3)模型训练：利用颜色增强后的图像集对检测模型进行训练；4)模型验证：对检测模型的性能进行多维度可视化分析与验证。本发明的织物数据增强方法通过模拟生物进化的过程，不断优化图像变换时的颜色权重参数，生成具有最佳颜色效果的新疵点图像，提升织物疵点检测模型的鲁棒性和精度。